Argon 的 JB 设置有人跑通了吗？Reddit 用户求助拒绝与截断问题
Reddit 用户发帖称 Argon 仍频繁返回拒绝，求可用的 JB（越狱预设）方案。其表示 Realistic Frankenstein 预设能缓解但回复变得机械且中途截断；目前通过 aistudio 的代理接入以避开 OpenRouter 的费用，尚未尝试需 $50 验证账户的 Google Vertex，希望社区分享无拒绝的设置。
新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2424 Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1717 有用户因使用 Argon 4 被 Google 封禁吗？
一位 Reddit 用户询问是否有人的账号因通过 OpenRouter 使用 Argon 4 而被封禁。由于 OpenRouter 现在需向 Google 报告哪些账号在使用 Argon，该用户虽只涉及 NSFW 和创伤疗愈类角色扮演内容，仍担心被封，想确认自己是否过于多虑。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2828 Reddit 用户讨论 Gemini 4 Argon 的 NSFW 内容限制问题
一位 Reddit 用户反映 Gemini 4 Argon 在 NSFW 内容上限制严格，需充分铺垫角色扮演才可能生成，且执行不稳定，重roll之前曾通过的消息也会被拒绝。作者认为 Argon 相比此前常用的 GLM 5.3 是提升，但其自我过滤等特性仍可能影响使用体验，并希望了解其他用户的经验。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1313 Reddit 用户反馈 Gemini 4 Argon 质量下降
有 Reddit 用户反映 Gemini 4 Argon 发布后质量下降，认为它现在审查更严格、回复质量变弱，第一天发布时表现更好。发帖者询问该模型是否已不适合编码和角色扮演，并怀疑问题可能出在预设（preset）上。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2222 Gemini 拒绝执行"unregulated interactions"请求，用户怀疑过滤规则收紧
有用户发现 Gemini 从 GMT 上午 9 点起在其网站和 API 上拒绝涉及 roleplay 和"unregulated interactions with AI"的请求，直接回复无法完成。该用户在用 Gemini 检查预设时遇到此问题，怀疑 Google 正在临时修补漏洞并加强过滤器，尚不确定是个例还是普遍现象。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分2121 Gemini 4 Argon 在 NSFL 场景频繁硬拒答，用户称几乎不可用
Reddit 用户反馈 Gemini 4 Argon 在 NSFW 写作上表现不错，文风和对白优于 Kimi 3，但处理 non-con、极端暴力等 NSFL 内容时每次都遭遇硬拒答。用户尝试多个 preset、不同设置并通过 Vertex 提供方（reasoning 设为 medium 或 low）仍无法撑过新对话的第一条回复，希望有人能分享可用的 preset。
Reddit · r/SillyTavernAIAI 评分1818 
Gemini 4 角色扮演体验：审查更少、文笔更自然
Reddit 用户实测 Gemini 4 后称其审查比 3.8 更少，无预设时基础文笔也不过度作者化、少元评论。Sola 和 Realistic Frankenstein 预设搭配表现很好，assistant 技巧几乎完全消除残余审查，用户感叹当前可选模型之多。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6666 CCSSNE 发布 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B QAT GGUF，附 MTP 投机解码加速
CCSSNE 在 Hugging Face 发布基于官方 QAT 权重的 HauhauCS 去对齐版 Gemma4-31B，实测 0/465 拒绝，数据集和能力不变。提供 Q4_K_M 主模型（18.7 GB）、mmproj 视觉文件（1.2 GB）和来自 Unsloth 的 MTP 投机解码头（280 MB），经 llama.cpp 测试生成速度约快 53% 且输出一致；支持 256K 上下文与图像输入，兼容 llama.cpp、LM Studio、Jan、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
推荐理由：原文给出拒绝率实测结果和 llama.cpp 部署命令，还说明 QAT 4-bit 量化选型理由，可作为去对齐模型的参考样本。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7575 msuiche 发布 gemma-4-E4B-it 的 GLP 去拒绝控制向量
作者 Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-E4B-it 的 projective control vector（GLP），不改权重，在残差流 post-layer 位置运行时投影，覆盖层 5 和 10–41，alpha 1.0。验证显示 stock 模型 refusal32 拒绝 31/32，steered 后 32/32 合规且良性集输出不变、无 garbled 补全；作者强调同家族四个模型的 alpha 分布为 {0.25, 0.5, 1.0}，需按 checkpoint 重跑阶梯，不能移植 alpha。
推荐理由：原文给出完整推导方法、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还解释了为何 alpha 不能跨模型移植，方法细节足够读者复现。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6565 Matt Suiche 发布 gemma-4-31B-it 的 GLP 投影转向向量（alpha 0.5）
Matt Suiche 发布针对 google/gemma-4-31B-it 的投影控制转向向量 GLP-54-L6-59，以 h <- h - alpha*(h·d)d 作用于第 6-59 层残差流，不修改权重。验证显示基座模型在 refusal32 上本就 32/32 全部配合，alpha=0.5 时无害集与拒绝集均保持 32/32 且零乱码，而 alpha=0.25 和 1.0 各出现 1-2 例拒绝，阶梯呈非单调。向量与具体 revision 绑定，仅适用于实现 projective 读取的本地运行时，作者警告不要把 alpha 0.5 移植到其他模型。
推荐理由：作者给出了alpha阶梯验证和逐条阅读补全结果，还发现基座本已全数配合、阶梯非单调，对理解去对齐方法的实际边界有参考价值。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6363 msuiche 发布 gemma-4-26B-A4B-it 的 GLP 投影去对齐向量，alpha 0.5 附拒绝率验证
作者为 google/gemma-4-26B-A4B-it（MoE 成员，26B 总参/4B 激活）发布 GLP 投影控制向量，在层 3–29 的 residual stream 以 alpha 0.5 运行时施加，不修改任何权重。验证显示 stock 模型 refusal32 已 32/32 comply，alpha 0.25 反而降至 25/32，0.5 恢复 31/32 且良性对照组无损，1.0 会牺牲 2 条良性输出，故按 knee rule 定在 0.5；推导时屏蔽了 massive-activation 排名前 0.5% 的维度，层 0–2 未纳入文件。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间、仅支持投影式读取，绑定特定 revision，不能跨模型或跨 revision 使用。
推荐理由：给出完整的 alpha 阶梯、拒绝率与良性对照数据，读者可以看清投影向量在哪个强度既解除拒绝又不伤正常输出。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6161 msuiche 发布 gemma-4-12B-it 免权重去拒绝控制向量 GLP-33-L15-47-a0.5
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-4-12B-it 的免权重投影控制向量，在运行时于第 15–47 层残差流后施加 h <- h - 0.5*(h·d)d，不修改任何权重。验证显示 stock 模型在 refusal32 上本就 32/32 配合，alpha=0.5 时 32/32 且零乱码输出，alpha=0.25 反而降到 29/32，阶梯呈非单调；发行 alpha 定为 0.5，仅绑定 revision 707f0a3 的该 checkpoint，需本地权重与实现 glp.mode=project 的运行时。
推荐理由：原文完整给出控制向量的推导门限与拒绝率实测，还指出基座模型本身已全数配合，读者可借此理解半程转向反而更差的现象。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7070 msuiche 为 gemma-3-12b-it 发布 GLP 去拒绝控制向量
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-12b-it 的投影控制向量（GLP），在层 5–47 的残差流上以 alpha 0.25 运行时应用，不修改权重。验证显示 refusal32 中原本仅存的 2 个拒绝在转向后变为连贯交付，benign32-holdout 32/32 保持正常，alpha 阶梯 0.25 至 1.0 均无损坏输出；层 1–4 因低于 5x 分离门槛被排除。该文件使用 glp.* GGUF 命名空间，仅限本地权重和实现投影的运行时，作者警告 alpha 值不可移植到其他模型或 revision。
推荐理由：作者给出了投影向量的推导门槛、alpha 阶梯和拒绝率前后对照，还写明各层取舍与局限，可复现性远高于一般的无对齐发布。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6565 Matt Suiche 发布 gemma-3-4b-it 去对齐投影控制向量 GLP
Matt Suiche 在 Hugging Face 发布针对 google/gemma-3-4b-it 的投影控制向量 GLP-28-L6-33-a0.25，在残差流第 6–33 层运行时施加投影（alpha 0.25），不修改权重。验证显示 stock 模型本已通过 32 个拒绝样本中的 30 个，steering 后 32/32 全部配合，良性留出集同样 32/32，无输出损坏；作者提醒 alpha 校准仅限该 checkpoint，不可移植到其他模型，且需本地权重和实现 glp.mode=project 的运行时。
推荐理由：作者给出了完整的拒绝率对照、alpha 阶梯和空转门控数据，读者可以据此评估这个去对齐方向向量的实际效果与局限。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分7373 anlord 放出 Gemma-4-E2B-it 消融版，拒绝率从 99/100 降至 4/100
anlord 在 Hugging Face 发布 google/gemma-4-E2B-it 的 abliterated 版本，用方向消融直接原地改权重，无微调无 LoRA，拒绝率从 99/100 降到 4/100，KL 散度为 2.9072。方法为 Anlord Abliterator 1.6.0 加 Optuna TPE 多目标搜索（100 trials，seed 42），仅修改 35 层文本塔，视觉与音频编码器保留原权重；仓库附带 4 点 Pareto 前沿的更温和变体参数和完整逐字节复现包，GGUF 量化在配套仓库 anlord/gemma-4-E2B-it-abliterated-GGUF 提供 F16 至 Q4_0。
推荐理由：原文给出了完整的消融方法、拒绝率与KL偏移数据及四点Pareto前沿，读者可按需选择去对齐强度并逐字节复现。